Dynamic simulation of serial robots under force control
Notice bibliographique
Résumé
The advantages of using force control in industrial robots are well known. Study of such systems in virtual environments in the form of simulation is of great help as most of the force controlled task works in close contact with the environment. In this paper, we show how to simulate different force control algorithms of a typical serial robot used in industries before deciding to choose a suitable one for real implementation. Hence, a proper dynamic model of the robot is essential which should be able to emulate the real robot, particularly if the robot moves at relatively higher speeds. This is done here using the concept of the decoupled natural orthogonal complement (DeNOC) matrices which is known to provide a recursive forward dynamic algorithm that is not only efficient but also numerically stable. Such simulation of robots under force control will allow users to tune the control gains without stopping the real robot on the production floor. Besides, such simulation can be used as an education tool as well to help beginners to explore various types of control algorithms and their performances. In addition, the framework for simulation proposed in this paper can work as a good test bench to test the performances of either a new control law or a different dynamic algorithm. As an illustration, the DeNOC based dynamics was substituted with MATLAB's SimMechanics which can also perform dynamic simulation. The comparison of the results validated the concept and correctness of the numerical simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».